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以客户为中心的个性化推荐系统优化策略

TOC\o1-2\h\u10391第1章：引言 2

161611.1研究背景 2

201411.2研究目的 3

12734第2章：个性化推荐系统概述 3

291482.1推荐系统简介 3

231042.2个性化推荐系统的发展 3

145442.3个性化推荐系统的关键要素 4

24602第三章：客户需求分析 4

170873.1客户需求类型 4

278943.2客户需求挖掘方法 5

94203.3客户需求满足策略 5

4869第4章：推荐算法优化 5

70694.1常用推荐算法介绍 6

27534.1.1内容推荐算法 6

231664.1.2协同过滤算法 6

112614.1.3深度学习推荐算法 6

278494.1.4混合推荐算法 6

256544.2算法优化策略 6

8814.2.1特征工程优化 6

154724.2.2模型参数优化 6

60984.2.3冷启动优化 6

213064.2.4实时推荐优化 6

220864.3算法评估与选择 6

49994.3.1评估指标选择 7

56374.3.2评估方法 7

305814.3.3算法选择 7

4441第五章用户画像构建 7

241315.1用户画像概述 7

266755.2用户画像构建方法 7

304685.3用户画像在个性化推荐中的应用 8

2209第6章：数据挖掘与分析 8

35326.1数据预处理 8

132376.1.1数据清洗 8

141906.1.2数据整合 8

191606.1.3特征工程 9

307266.2数据挖掘技术 9

124606.2.1关联规则挖掘 9

89226.2.2聚类分析 9

86686.2.3机器学习算法 9

262126.3数据分析在个性化推荐中的应用 9

198536.3.1用户画像构建 9

198396.3.2商品内容分析 9

292706.3.3用户行为分析 9

17936.3.4推荐效果评估与优化 10

11230第7章：协同过滤与矩阵分解 10

39317.1协同过滤原理 10

160257.1.1基于用户的协同过滤 10

296777.1.2基于物品的协同过滤 10

230987.2矩阵分解方法 10

261527.2.1奇异值分解（SVD） 10

206857.2.2隐语义模型（LatentSemanticModel，LSM） 10

176047.2.3非负矩阵分解（NonnegativeMatrixFactorization，NMF） 11

285717.3结合协同过滤与矩阵分解的优化策略 11

131967.3.1混合推荐策略 11

205567.3.2特征融合策略 11

241987.3.3权重调整策略 11

276097.3.4模型融合策略 11

11152第8章：深度学习在个性化推荐中的应用 11

179968.1深度学习概述 11

301148.2深度学习模型介绍 12

3658.2.1神经网络基础 12

18758.2.2卷积神经网络（CNN） 12

219518.2.3循环神经网络（RNN） 12

302928.2.4长短时记忆网络（LSTM） 12

113878.2.5自编码器（AE） 12

204808.3深度学习在个性化推荐中的应用 12

108718.3.1基于内容的推荐 12

182258.3.2协同过滤推荐 12

151208.3.3深度学习与混合推荐 13

220138.3.4深度学习在冷启动问题中的应用 13

254868.3.5深度学习在实时推荐中的应用 13

6657第9章：用户体验优化 13

109209.1用户体验评价指标 13

103419.2用户体验优化策略 13

320059.3用户体验评估与改进 14

16076第10章：结论与展望 14

3249910.1研究成果总结 14

837710.2存在问题与改进方向 15

3191510.3个性化推荐系统的未来发展趋势 15

第1章：引言

1.1研究背景

互联网技术的飞速发